Existen diversos tipos de datos en la actualidad y todos ellos son de gran valor, en especial a nivel empresarial.

Entre ellos, se encuentran los datos temporales, que tal y como su nombre lo indica, ofrecen información temporal que puede variar con el paso del tiempo.

Un ejemplo de esto puede ser la evolución de las ventas o las tendencias del mercado, cosas que cambian de un día para otro.

No obstante, a las compañías les resulta fundamental estar atentas a todo este tipo de cambios, para poder mantenerse a flote en todo momento.

Por ello, se utiliza el modelo predictivo de series temporales para analizar este tipo de información y anticiparse al futuro.

Suena interesante, ¿no? En definitiva, lo es y es una estrategia que ya se aplica en diversos sectores. Así que, si todavía no sabes de qué se trata, quédate que te lo explicamos.

¿Qué es el modelo predictivo de series temporales?

Se trata de una herramienta de análisis estadístico y aprendizaje automático que se encuentra en la capacidad de realizar predicciones precisas fundamentadas en datos temporales.

Esta es una técnica que ha sido utilizada con Inteligencia Artificial (IA) para brindar información precisa sobre lo que puede suceder en el futuro cercano.

Para lograrlo, se basa en el uso de datos que han sido recogidos en plazos de tiempos regulares, por lo que pueden representarse en función de días, semanas, meses o incluso años.

Gracias a esto, se puede diferenciar con claridad de otro tipo de modelos, que consideran a los datos de manera independiente.

En este caso no trabaja de esa manera, ya que con la aplicación del modelo predictivo de series temporales se entiende que los datos guardan una relación importante  entre sí.

Por lo tanto, se fundamenta sobre el principio de que los datos del pasado pueden influir en el futuro.

Así que, se encarga de identificar las relaciones y los patrones que aparecen con el paso del tiempo. De esa manera, se puede identificar con facilidad las tendencias, fluctuaciones o estacionalidades.

Al partir de este tipo de base, los resultados que arroja este modelado ofrecen información clara y exacta que te será de ayuda para planificarte mejor en el futuro cercano y lejano.

Enfoques principales del modelado de series temporales

Si quieres comenzar a trabajar con este tipo de modelo, tienes que tener en cuenta que existen diversos tipos de enfoques de los que puedes partir.

La elección final va a depender de cuál consideres tú que te puede entregar mejores resultados según tu objetivo.

Por ese motivo, hay que reconocer cuáles son los tipos de enfoques más utilizados en la actualidad:

Modelos clásicos

Dentro de los modelos clásicos se encuentran el promedio móvil y el suavizado temporal.

En el caso del promedio móvil, lo que se hace es calcular el promedio existente dentro de una serie de datos que se presentaron en un intervalo de tiempo determinado. De esa manera se pueden evaluar las fluctuaciones en el corto plazo.

Mientras tanto, el suavizado temporal es un tipo de modelo en el que se le da un mayor valor de los datos que son más recientes, para lograr que los resultados se adapten mejor a las tendencias del futuro cercano.

Modelos de aprendizaje profundo

Los avances en el entrenamiento de la Inteligencia Artificial y el aprendizaje profundo, han logrado que sea una tecnología que también puede ayudar a analizar datos.

Por ese motivo, se puede recurrir a los modelos de aprendizaje profundo para tener predicciones acerca de las tendencias que están por venir.

Por lo general, en este caso se utilizan los modelos de red de memoria a corto-largo plazo y las redes neuronales recurrentes.

Este tipo de herramientas tienen una excelente capacidad para procesar grandes cantidades de datos y pude trabajar incluso con patrones que son más complejos.

Eso sí, hay que tener en cuenta que pueden necesitar de más recursos computacionales, pero se trata de algo que vale por completo la pena.

Modelos autorregresivos e integrados

Por último, se encuentran los modelos autorregresivos e integrados, conocidos también por sus siglas ARIMA.

Se trata de un modelado de datos en el que se combinan los promedios móviles, la diferencia y la autorregresión.

De esa manera, es una herramienta mucho más poderosa para cuando se necesite trabajar con datos que son un poco más complejos.

¿Cuáles son los componentes empleados en las series temporales?

Ahora bien, otro de los aspectos a tener en cuenta al trabajar con el modelado de series temporales, son los componentes que lo conforman. En este caso, algunos de los principales son:

• Tendencia: se trata de la dirección general que han tenido los datos dentro de un plazo de tiempo determinado, permite medir si los cambios han sido estables, ascendentes o descendentes.

• Ciclo: hace referencia a la repetición de los patrones fuera de un período fijo, se centra en una visión de tiempo general.

• Estacionalidad: es el componente que analiza los patrones dentro de intervalos de tiempo regulares y se puede ajustar según las necesidades de análisis, bien sea a diario, semanal, mensual o anualmente.

• Variación aleatoria: se trata de aquellos patrones que no se apegan a un patrón en específico y, por tanto, son más difíciles de predecir.

¿Qué tipo de oportunidades presenta este modelo?

A pesar de que se trata de una tecnología reciente, analizar datos a través de series temporales es una estrategia que puede ser de gran ayuda en distintos tipos de sectores laborales.

De hecho, durante los últimos años ha abierto una amplia gama de oportunidades para los usuarios y entre las más destacadas se encuentran:

Mejorar la planificación y uso de recursos

Sin duda alguna, la ventaja más destacada de todas es que los resultados de este modelo te ayudarán a desarrollar una planificación mucho más precisa, tanto en el corto, como en el largo plazo.

Al mismo tiempo, te permitirá desarrollar un mejor uso de todos los recursos, porque gracias a sus predicciones podrás determinar cuáles son los mejores momentos para utilizarlos.

Del mismo modo, te ayudará a predecir cuáles son los momentos del año en el que necesitarás de una mayor demanda de personal, en función de los períodos que suelen tener más actividad laboral.

Optimizar los inventarios

En vista de que podrás predecir el nivel de demanda que tendrán los productos que vendes, podrás optimizar mucho mejor tus inventarios.

Es decir, podrás estar preparado para mantener los niveles ideales de productos dentro del stock según la tendencia de la demanda entre los usuarios.

De esa manera, evitarás traer productos de más y tenerlos allí por demasiado tiempo. En cambio, te centrarás en los productos cuyas ventas estarán garantizadas y que te generarán ganancias en el corto plazo.

Desarrollar mejores análisis de riesgos

Uno de los factores que suele tomar por sorpresa a los empresarios son los cambios inesperados dentro del mercado. En especial en la actualidad, que todo cambia con mucha rapidez.

Por ese motivo, lo mejor es estar preparado para cualquier tipo de variación y esto lo puedes lograr a través de un análisis de riesgos completo.

Gracias a la información que te entregará el modelo predictivo, podrás tomarlos en cuenta para identificar los principales riesgos que podrían afectar a tu estrategia empresarial.

Ofrecer una mejor experiencia al usuario

Además de todo lo anterior, también podrás garantizar a todos tus usuarios y compradores una mejor experiencia de compra.

Ya que podrás predecir cuáles serán las demandas de los productos y cuándo se necesitará de más personal para atención, garantizarás experiencia de gran calidad para todos por igual.

Así, podrás fidelizar mucho más a tus clientes recurrentes, porque se llevarán una muy buena impresión de tu tienda y querrán volver a comprar allí.

Aplicaciones comunes del modelo predictivo de series temporales

En vista del crecimiento que ha tenido el uso del modelo predictivo de series temporales, cada vez son más los sectores empresariales que hacen uso de este tipo de herramientas. Por ello, es normal ver que la utilicen en:

Sector salud

Aunque no lo creas, la utilización de este modelado de series temporales es de gran ayuda dentro del sector médico actual.

Esto se debe a que, gracias a su capacidad, puede predecir cuáles son las enfermedades más comunes durante ciertas temporadas del año e incluso puede anticipar cuando algún padecimiento puede convertirse en epidemia.

Con esta información tan valiosa a la mano, los centros de salud se pueden preparar mucho mejor para atender a las personas con los medicamentos y recursos hospitalarios necesarios.

Finanzas

Sin duda, se trata de una herramienta que también es de gran utilidad dentro del sector económico y financiero.

En vista de su gran capacidad analítica y predictiva, es posible anticipar cuáles serán los cambios en los precios de acciones, criptomonedas e incluso puede predecir el aumento o disminución de las tasas de interés.

Por ello, es utilizada con frecuencia por parte de los analistas financieros para anticiparse a cualquier tipo de cambio.

Sector energético

El sector energético también tiene que estar preparado para los cambios en la demanda de servicio y para las posibles situaciones en las que se necesite de un resguardo de recursos extras.

Por ejemplo, es normal que durante el invierno se consuma más energía por la necesidad de utilizar los calefactores. Para saber cuántos recursos extras se tienen que utilizar, se pueden utilizar los datos del año anterior.

Esto es de gran ayuda para evitar el desperdicio de los recursos y trabajar sobre una base de una mayor eficiencia energética que permite cuidar el medio ambiente.

Comercio electrónico

Durante los últimos años el crecimiento de los comercios electrónicos ha ido en aumento, ya que a los usuarios les gusta realizar sus compras en línea sin tener que salir de casa.

Claro está, dentro de este tipo de mercado, también suele haber diversos cambios y tendencias muy específicas.

Así que, al trabajar con el modelo predictivo de series temporales, podrás adelantarte a las necesidades que presentarán tus futuros compradores.

Marketing

Por supuesto, también se trata de una herramienta de gran funcionalidad dentro del sector del marketing y la publicidad.

En este tipo de trabajo se necesita tener en cuenta cómo cambian las campañas publicitarias y qué tipo de tendencias existen en el momento.

Al predecirlas con suficiente tiempo de antelación, podrás prepararte mejor para lograr que tu publicidad llegue hasta las personas adecuadas.

En conclusión

El uso del modelo predictivo de series temporales se ha convertido en una herramienta muy útil para predecir los futuros comportamientos del mercado y los cambios en las tendencias.

A través del uso de este tipo de metodología, las empresas de cualquier sector pueden estar al corriente con la actualidad y preservar el estatus de sus ventas.

Sin duda, con el uso de este modelo podrás llevar a cabo una planificación mucho más sencilla, controlada y actualizada.